2026 年 3 月 31 日，Anthropic 的 Claude Code CLI 因 npm 发布包中意外附带 source map 文件，导致完整源码泄露（1906 个文件，51 万行 TypeScript 代码）。社区在分析源码时发现了一份 54KB 的 system prompt 组装逻辑，揭示了 Anthropic 工程师写 prompt 的方式与大多数人想象的很不一样。本文整理自 @0xJoooe 的分析。
一、把 prompt 拆成独立段落区块，每段只管一件事
Claude Code 的 system prompt 不是一整段文字，而是由 getSimpleSystemSection()、getSimpleDoingTasksSection()、getSimpleToneAndStyleSection() 等十几个函数各自生成，最后拼接起来。
每个 section 用 # 标题开头，像 # System、# Doing tasks、# Tone and style、# Output efficiency，彼此不重叠、不矛盾。
核心原理： 当 prompt 超过 500 字时，把它结构化成多个 section 的效果远好于一段长文。因为模型在处理指令时，section 标题本身就是一个分类锚点（anchor），让它更容易判断"这条规则属于哪个范畴"。
二、负面指令要带具体反例，不要只说"不要"
源码里有一段：
Don’t add features, refactor code, or make “improvements” beyond what was asked. Don’t create helpers, utilities, or abstractions for one-time operations.
注意它不是写"保持简单"这种抽象指令，而是列出具体的"不要做 X、不要做 Y"。每一条都是一个可被客观判断的行为。
- ❌ “语气不要太浮夸” → 几乎没用
- ✅ “不要用感叹号、不要用’震惊’‘颠覆’‘史诗级’等词” → 有效
核心原理： 模型需要的是可以做二元判断（binary judgment）的边界，不是模糊的形容词。
三、用 “X is better than Y” 帮模型做取舍
源码里有一句设计哲学：
Three similar lines of code is better than a premature abstraction.
三行相似的代码，比一个过早的抽象化更好。
这不是规则，是价值判断。它告诉模型"在两个都合理的选项之间，选这边"。
核心原理： 很多时候模型不是不会写好的内容，而是不知道你的偏好方向。给它一个明确的取舍原则（trade-off principle），比给十条规则更有效。
四、量化限制比形容词有效 10 倍
Claude Code 内部有一段只对 Anthropic 员工启用的指令：
Keep text between tool calls to ≤25 words. Keep final responses to ≤100 words unless the task requires more detail.
工具调用之间的文字保持在 25 字以内。最终回复保持在 100 字以内，除非任务需要更多细节。
25 字、100 字——这是具体的数字。不是"简洁"、不是"精炼"、不是"尽量短"。
注意事项： 数字不是越严越好，而是要匹配你的实际需求。先跑几次不带限制的版本，看看自然长度落在哪个区间，然后用数字去固定那个区间。
五、用"情境 → 动作"取代模糊规则
Claude Code 不写"遇到错误要冷静处理"，它写的是：
If an approach fails, diagnose why before switching tactics — read the error, check your assumptions, try a focused fix. Don’t retry the identical action blindly, but don’t abandon a viable approach after a single failure either.
如果一个方法失败了，先诊断原因再换策略——读错误信息、检查你的假设、尝试针对性修复。不要盲目重试同样的动作，但也不要因为一次失败就放弃一个可行的方法。
这是一个完整的决策树：失败 → 先诊断 → 再修正 → 不盲目重试 → 也不轻易放弃。
套到文案场景：“如果素材是数据报告 → 用数据做开头。如果素材是产品更新 → 用功能变化做开头。如果素材是市场事件 → 用时间线做开头。”
核心原理： 这比写"根据素材类型调整开头"有效得多，因为模型不需要自己判断"调整"是什么意思。
六、把输出风格拆成两层：结构层和语气层
Claude Code 把"怎么组织内容"和"用什么语气"分成两个独立的 section：
- # Output efficiency（输出效率） 管结构——先说结论、跳过铺垫
- # Tone and style（语气与风格） 管语气——不用 emoji、引用要标路径
这两层不互相干扰。你可以要求"结构用倒金字塔（inverted pyramid）“但"语气用对话式（conversational）"，不会矛盾。
一个 section 定义"这篇推文的信息架构（information architecture）是什么”，另一个定义"用什么人设口吻说"。分开调整的弹性比混在一起大很多。
总结
Anthropic 的工程师不是靠"写出聪明的话"来让模型听话，而是靠结构设计。每一条指令都是可以被单独验证、单独替换的模块。
如果你也在用 LLM 做内容生产，试试把你的 prompt 用这个框架重写一次。通常不需要加更多指令，只需要把现有的指令整理得更清楚。
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